Google 发布 Gemini 3.8 Flash 和
来自 Google DeepMind · 期号 2026-09-03
摘要
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和 Gemini 3.8 Flash Cyber。前者主打速度和性价比，后者针对网络安全任务（漏洞分析、渗透测试）做了微调。两款模型均已通过 Gemini API 提供。
深读
导读 Google DeepMind 在发布 3.7 Flash 仅三周后，再次推出 Gemini 3.8 Flash 和 3.8 Flash Cyber。前者在保持与 3.7 相同速度和低成本的前提下，在软件工程、智能体任务和复杂推理上大幅提升；后者专为网络安全场景设计，在漏洞发现和自动修复上达到前沿水平。读完本文能了解两款模型的核心能力、关键 benchmark 成绩以及 Google 内部的实际应用效果。 关键信息 - Gemini 3.8 Flash 的输入价格为每百万 token 0.75 美元，输出价格为每百万 token 3.75 美元（该价格有效期至 2026 年 12 月 31 日，之后将调整为输入 1.50 美元、输出 7.50 美元）。 - 在 DeepSWE v1.1 长周期软件工程基准上，3.8 Flash 以远低于更大模型的成本，在自主解决复杂工程问题上超越了大多数前沿模型。 - 3.8 Flash 在 HLE-Verified 上达到 54.9%，展示了其在 STEM、人文学科和专业领域处理多步推理的能力。 - Gemini 3.8 Flash Cyber 在 CyberGym 漏洞发现基准上超越了 3.5 Flash Cyber 以及更大的前沿模型；在覆盖 20 种编程语言的内部综合基准上，漏洞发现成功率超过 70%。 - 在 CWE-Bench 自动修复基准上，3.8 Flash Cyber 的 pass@1 为 47.2%，而领先的前沿模型为 47.8%，但成本显著更低。 - Chrome 安全团队发现，3.8 Flash Cyber 对 Chrome 漏洞生成正确补丁的数量是其他更大商业模型的 2.6 倍。 - Google 云漏洞研究团队利用 3.8 Flash Cyber 在不到 2 小时内发现了一个通常需要数月才能发现的关键基础性漏洞。 逐节讲解 两款新模型：共享核心，不同侧重 文章首先介绍了 Gemini 3.8 系列的两个变体。3.8 Flash 定位为最智能的“主力模型”，在软件工程、智能体任务和专业领域多步推理上相比 3.7 Flash 有显著提升，且价格与 3.7 Flash 相同。3.8 Flash Cyber 则专为网络安全打造，具备前沿水平的漏洞检测和自动修复能力，通过新的 Fairwind Program 向受信任的防御者提供。两款模型共享相同的基础智能，并通过长周期智能体循环（递归评估和优化底层模型）进一步加速。文章强调，核心的编码和推理能力提升部分源于在网络安全这一高要求领域的严格训练。 Gemini 3.8 Flash：为长周期编码和自主智能体而生 这一节重点介绍 3.8 Flash 的性能。在 DeepSWE v1.1 基准上，它超越了大多数更大的前沿模型，且成本仅为后者的一小部分。在专业…